In [92]:
import pandas as pd
#matplotlib 패키지 한글 깨짐 처리 시작
import matplotlib.pyplot as plt
import platform
if platform.system() == 'Darwin': #맥
        plt.rc('font', family='AppleGothic') 
elif platform.system() == 'Windows': #윈도우
        plt.rc('font', family='Malgun Gothic') 
elif platform.system() == 'Linux': #리눅스 (구글 콜랩)
        #!wget "https://www.wfonts.com/download/data/2016/06/13/malgun-gothic/malgun.ttf"
        #!mv malgun.ttf /usr/share/fonts/truetype/
        #import matplotlib.font_manager as fm 
        #fm._rebuild() 
        plt.rc('font', family='Malgun Gothic') 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #한글 폰트 사용시 마이너스 폰트 깨짐 해결
#matplotlib 패키지 한글 깨짐 처리 끝
In [1]:
import pandas as pd
import pickle
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# from matplotlib import font_manager, rc
# import matplotlib.pyplot as plt
# plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic')
In [73]:
with open("data2.pickle","rb") as fr:
    data = pickle.load(fr)
In [74]:
data['최종등급'] = data['금액등급'].apply(lambda x : str(x)) + data['건수등급'].apply(lambda x : str(x))
In [75]:
data
Out[75]:
접수월 가맹점업종분류명_대 가맹점업종분류명 연령대코드 성별코드 광역시도명 시군구명 금액지표 건수지표 금액등급 건수등급 최종등급
0 202207 보건/위생 화 장 품 70 1 강원 강릉시 145.0 89.0 2 3 23
1 202207 보건/위생 의료 용품 30 1 강원 강릉시 56.0 157.0 4 2 42
2 202207 보건/위생 의료 용품 40 1 강원 강릉시 800.0 290.0 1 1 11
3 202207 보건/위생 사우나 30 2 강원 강릉시 44.0 27.0 4 4 44
4 202207 보건/위생 사우나 60 2 강원 강릉시 45.0 39.0 4 4 44
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
3548444 202306 기타 기계 공구 50 2 충북 충주시 71.0 127.0 3 2 32
3548445 202306 기타 기계 공구 60 2 충북 충주시 174.0 142.0 2 2 22
3548446 202306 기타 비 영 리 50 1 충북 충주시 88.0 142.0 3 2 32
3548447 202306 기타 비 영 리 70 2 충북 충주시 51.0 40.0 4 4 44
3548448 202306 기타 기타전문점 30 2 충북 충주시 172.0 114.0 2 3 23

3548449 rows × 12 columns

In [76]:
# data['최종등급']
data['count'] = 1
data.groupby(['최종등급']).agg({'count' : 'sum'})
Out[76]:
count
최종등급
11 657638
12 173802
13 39068
14 13722
21 137667
22 474931
23 223249
24 43749
31 41948
32 166885
33 465005
34 219557
41 33743
42 68866
43 167632
44 620987
In [77]:
mapper ={   '11': '활기찬 건강미인(HBMA)',
            '12'  : '화합의 리더(FCNA)',
            '13' : '열정적인 혁신가(ITMM)',
            '14' : '스마트한 디지털 라이프 리더(TDMM)',
            '21': '활기찬 액티비티 라이프 리더(HBNE)',
            '22' : '세계 음식 탐험가(FDNA)',
            '23' : '로컬 라이프 크리에이터(DKNA)',
            '24' : '트렌디한 라이프 크리에이터(MZMM)',
            '31'  : '편리한 라이프 매니저(CENE)',
            '32' : '건강한 라이프  챔피언(HCNE)',
            '33' :  '이곳저곳 맛집 탐색가(FDNY)',
            '34' :  '호기심 많은 탐험가(BNMY)',
            '41' : '실용적인 만능 엔지니어(PTMM)',
            '42' :  '가성비를 추구하는 라이퍼(PSNE)',
            '43' : '전문가(SPMM)',
            '44' : '스타일리시한 패셔니스타(FSMY)' }
data['그룹'] = data['최종등급'].map(mapper)
In [78]:
group_ratio = data.groupby(['그룹']).agg({'count' : 'sum'})
group_ratio
Out[78]:
count
그룹
가성비를 추구하는 라이퍼(PSNE) 68866
건강한 라이프 챔피언(HCNE) 166885
로컬 라이프 크리에이터(DKNA) 223249
세계 음식 탐험가(FDNA) 474931
스마트한 디지털 라이프 리더(TDMM) 13722
스타일리시한 패셔니스타(FSMY) 620987
실용적인 만능 엔지니어(PTMM) 33743
열정적인 혁신가(ITMM) 39068
이곳저곳 맛집 탐색가(FDNY) 465005
전문가(SPMM) 167632
트렌디한 라이프 크리에이터(MZMM) 43749
편리한 라이프 매니저(CENE) 41948
호기심 많은 탐험가(BNMY) 219557
화합의 리더(FCNA) 173802
활기찬 건강미인(HBMA) 657638
활기찬 액티비티 라이프 리더(HBNE) 137667
In [79]:
group_ratio.reset_index(inplace = True)
In [80]:
group_ratio['summ'] = sum(group_ratio['count'])
In [81]:
group_ratio['ratio'] = group_ratio['count'] / group_ratio['summ'] * 100
In [82]:
group_ratio
Out[82]:
그룹 count summ ratio
0 가성비를 추구하는 라이퍼(PSNE) 68866 3548449 1.940735
1 건강한 라이프 챔피언(HCNE) 166885 3548449 4.703041
2 로컬 라이프 크리에이터(DKNA) 223249 3548449 6.291453
3 세계 음식 탐험가(FDNA) 474931 3548449 13.384186
4 스마트한 디지털 라이프 리더(TDMM) 13722 3548449 0.386704
5 스타일리시한 패셔니스타(FSMY) 620987 3548449 17.500237
6 실용적인 만능 엔지니어(PTMM) 33743 3548449 0.950923
7 열정적인 혁신가(ITMM) 39068 3548449 1.100988
8 이곳저곳 맛집 탐색가(FDNY) 465005 3548449 13.104458
9 전문가(SPMM) 167632 3548449 4.724092
10 트렌디한 라이프 크리에이터(MZMM) 43749 3548449 1.232905
11 편리한 라이프 매니저(CENE) 41948 3548449 1.182150
12 호기심 많은 탐험가(BNMY) 219557 3548449 6.187408
13 화합의 리더(FCNA) 173802 3548449 4.897971
14 활기찬 건강미인(HBMA) 657638 3548449 18.533111
15 활기찬 액티비티 라이프 리더(HBNE) 137667 3548449 3.879639
In [83]:
group_ratio['그룹'].apply(lambda x : x[-5:-1])
Out[83]:
0     PSNE
1     HCNE
2     DKNA
3     FDNA
4     TDMM
5     FSMY
6     PTMM
7     ITMM
8     FDNY
9     SPMM
10    MZMM
11    CENE
12    BNMY
13    FCNA
14    HBMA
15    HBNE
Name: 그룹, dtype: object
In [13]:
# ratio = [34, 32, 16, 18]
# labels = ['Apple', 'Banana', 'Melon', 'Grapes']
explode = [0.05, 0.05, 0.05, 0.05,0.05, 0.05, 0.05, 0.1,0.05, 0.05, 0.05, 0.05,0.05, 0.05, 0.05, 0.05]
# # colors = ['silver', 'gold', 'whitesmoke', 'lightgray']

A = plt.pie(group_ratio['ratio'], labels=group_ratio['그룹'].apply(lambda x : x[-5:-1]), autopct='%.1f%%', startangle=260,
        counterclock=False, explode=explode)
#         explode=explode, shadow=True)
#         , colors=colors)
# plt.show()
In [47]:
# for group in range(len(group_ratio['그룹'])):

plt.figure(figsize=(10,70))
group = 1
group1 = 2
for i in range(1,5):
    for j in range(1,5):
        plt.subplot(len(group_ratio['그룹']), 2, group)
        plt.xticks(rotation = 90)
        sns.countplot(x = '가맹점업종분류명_대', data = data[data['최종등급'] == f"{i}{j}"], 
                order = data[data['최종등급'] == f"{i}{j}"]['가맹점업종분류명_대'].value_counts().index)
        plt.title(mapper[f"{i}{j}"])
        
        plt.subplot(len(group_ratio['그룹']), 2, group1)
        plt.xticks(rotation = 90)
        sns.countplot(x = '가맹점업종분류명_대', data = data, order = data['가맹점업종분류명_대'].value_counts().index)
        plt.title('전체')
        group += 2
        group1 += 2
        plt.tight_layout()
plt.show()
In [57]:
plt.figure(figsize=(7,40))
group = 1
group1 = 2
for i in range(1,5):
    for j in range(1,5):
        plt.subplot(len(group_ratio['그룹']), 2, group)
#         plt.xticks(rotation = 90)
        sns.countplot(x = '성별코드', data = data[data['최종등급'] == f"{i}{j}"], 
                order = data[data['최종등급'] == f"{i}{j}"]['성별코드'].value_counts().index)
        plt.title(mapper[f"{i}{j}"])
        
        plt.subplot(len(group_ratio['그룹']), 2, group1)
#         plt.xticks(rotation = 90)
        sns.countplot(x = '성별코드', data = data, order = data['성별코드'].value_counts().index)
        plt.title('전체')
        group += 2
        group1 += 2
        plt.tight_layout()
plt.show()
In [56]:
plt.figure(figsize=(10,50))
group = 1
group1 = 2
for i in range(1,5):
    for j in range(1,5):
        plt.subplot(len(group_ratio['그룹']), 2, group)
#         plt.xticks(rotation = 90)
        sns.countplot(x = '연령대코드', data = data[data['최종등급'] == f"{i}{j}"], 
                order = data[data['최종등급'] == f"{i}{j}"]['연령대코드'].value_counts().index)
        plt.title(mapper[f"{i}{j}"])
        
        plt.subplot(len(group_ratio['그룹']), 2, group1)
#         plt.xticks(rotation = 90)
        sns.countplot(x = '연령대코드', data = data, order = data['연령대코드'].value_counts().index)
        plt.title('전체')
        group += 2
        group1 += 2
        plt.tight_layout()
plt.show()
In [97]:
data['접수월'].info()

<class 'pandas.core.series.Series'>
RangeIndex: 3548449 entries, 0 to 3548448
Series name: 접수월
Non-Null Count    Dtype 
--------------    ----- 
3548449 non-null  object
dtypes: object(1)
memory usage: 27.1+ MB
In [98]:
data['날짜'] = pd.to_datetime(data['접수월'], format='%Y%m')
data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3548449 entries, 0 to 3548448
Data columns (total 15 columns):
 #   Column      Dtype         
---  ------      -----         
 0   접수월         object        
 1   가맹점업종분류명_대  object        
 2   가맹점업종분류명    object        
 3   연령대코드       object        
 4   성별코드        object        
 5   광역시도명       object        
 6   시군구명        object        
 7   금액지표        float64       
 8   건수지표        float64       
 9   금액등급        int64         
 10  건수등급        int64         
 11  최종등급        object        
 12  count       int64         
 13  그룹          object        
 14  날짜          datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1), float64(2), int64(3), object(9)
memory usage: 406.1+ MB
In [114]:
group_date = data.groupby(['그룹', '날짜']).agg({'건수지표' : 'sum','금액지표':'sum'}).reset_index()
group_date
Out[114]:
그룹 날짜 건수지표 금액지표
0 가성비를 추구하는 라이퍼(PSNE) 2022-07-01 996324.0 248696.0
1 가성비를 추구하는 라이퍼(PSNE) 2022-08-01 976890.0 244943.0
2 가성비를 추구하는 라이퍼(PSNE) 2022-09-01 957577.0 236425.0
3 가성비를 추구하는 라이퍼(PSNE) 2022-10-01 967601.0 236932.0
4 가성비를 추구하는 라이퍼(PSNE) 2022-11-01 948795.0 234406.0
... ... ... ... ...
187 활기찬 액티비티 라이프 리더(HBNE) 2023-02-01 5502125.0 1872062.0
188 활기찬 액티비티 라이프 리더(HBNE) 2023-03-01 6857347.0 2422070.0
189 활기찬 액티비티 라이프 리더(HBNE) 2023-04-01 6987533.0 2444103.0
190 활기찬 액티비티 라이프 리더(HBNE) 2023-05-01 7394889.0 2563634.0
191 활기찬 액티비티 라이프 리더(HBNE) 2023-06-01 7286678.0 2503105.0

192 rows × 4 columns

In [116]:
그룹전체건수금액 =  data.groupby(['날짜']).agg({'건수지표' : 'sum','금액지표':'sum'}).reset_index()
그룹전체건수금액
Out[116]:
날짜 건수지표 금액지표
0 2022-07-01 236467403.0 9.062236e+08
1 2022-08-01 236475047.0 9.212548e+08
2 2022-09-01 231182035.0 9.182644e+08
3 2022-10-01 250265353.0 9.499659e+08
4 2022-11-01 238959202.0 1.010636e+09
5 2022-12-01 236125547.0 1.002146e+09
6 2023-01-01 216773075.0 9.551130e+08
7 2023-02-01 206906931.0 7.372095e+08
8 2023-03-01 242974811.0 1.305336e+09
9 2023-04-01 238144858.1 8.707494e+08
10 2023-05-01 256578781.0 9.451895e+08
11 2023-06-01 248955877.0 1.040343e+09
In [112]:
data
Out[112]:
접수월 가맹점업종분류명_대 가맹점업종분류명 연령대코드 성별코드 광역시도명 시군구명 금액지표 건수지표 금액등급 건수등급 최종등급 count 그룹 날짜
0 202207 보건/위생 화 장 품 70 1 강원 강릉시 145.0 89.0 2 3 23 1 로컬 라이프 크리에이터(DKNA) 2022-07-01
1 202207 보건/위생 의료 용품 30 1 강원 강릉시 56.0 157.0 4 2 42 1 가성비를 추구하는 라이퍼(PSNE) 2022-07-01
2 202207 보건/위생 의료 용품 40 1 강원 강릉시 800.0 290.0 1 1 11 1 활기찬 건강미인(HBMA) 2022-07-01
3 202207 보건/위생 사우나 30 2 강원 강릉시 44.0 27.0 4 4 44 1 스타일리시한 패셔니스타(FSMY) 2022-07-01
4 202207 보건/위생 사우나 60 2 강원 강릉시 45.0 39.0 4 4 44 1 스타일리시한 패셔니스타(FSMY) 2022-07-01
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
3548444 202306 기타 기계 공구 50 2 충북 충주시 71.0 127.0 3 2 32 1 건강한 라이프 챔피언(HCNE) 2023-06-01
3548445 202306 기타 기계 공구 60 2 충북 충주시 174.0 142.0 2 2 22 1 세계 음식 탐험가(FDNA) 2023-06-01
3548446 202306 기타 비 영 리 50 1 충북 충주시 88.0 142.0 3 2 32 1 건강한 라이프 챔피언(HCNE) 2023-06-01
3548447 202306 기타 비 영 리 70 2 충북 충주시 51.0 40.0 4 4 44 1 스타일리시한 패셔니스타(FSMY) 2023-06-01
3548448 202306 기타 기타전문점 30 2 충북 충주시 172.0 114.0 2 3 23 1 로컬 라이프 크리에이터(DKNA) 2023-06-01

3548449 rows × 15 columns

In [111]:
plt.figure(figsize=(10,50))
group = 1
group1 = 2
for i in range(1,5):
    for j in range(1,5):
        plt.subplot(len(group_ratio['그룹']), 2, group)
#         plt.xticks(rotation = 90)
        sns.lineplot(x = group_date[group_date['그룹'] == mapper[f"{i}{j}"]]['날짜'], y = group_date[group_date['그룹'] == mapper[f"{i}{j}"]]['건수지표'])
#                 order = data[data['최종등급'] == f"{i}{j}"]['가맹점업종분류명_대'].value_counts().index)
#         sns.lineplot(x = 그룹전체건수['날짜'], y = 그룹전체건수['건수지표'])
        plt.title(mapper[f"{i}{j}"])
        
        
        
        plt.subplot(len(group_ratio['그룹']), 2, group1)
#         plt.xticks(rotation = 90)
        sns.lineplot(x = 그룹전체건수['날짜'], y = 그룹전체건수['건수지표'])
        plt.title('전체')
        group += 2
        group1 += 2
        plt.tight_layout()
plt.show()
In [117]:
plt.figure(figsize=(10,50))
group = 1
group1 = 2
for i in range(1,5):
    for j in range(1,5):
        plt.subplot(len(group_ratio['그룹']), 2, group)
#         plt.xticks(rotation = 90)
        sns.lineplot(x = group_date[group_date['그룹'] == mapper[f"{i}{j}"]]['날짜'], y = group_date[group_date['그룹'] == mapper[f"{i}{j}"]]['금액지표'])
#                 order = data[data['최종등급'] == f"{i}{j}"]['가맹점업종분류명_대'].value_counts().index)
#         sns.lineplot(x = 그룹전체건수['날짜'], y = 그룹전체건수['건수지표'])
        plt.title(mapper[f"{i}{j}"])
        
        
        
        plt.subplot(len(group_ratio['그룹']), 2, group1)
#         plt.xticks(rotation = 90)
        sns.lineplot(x = 그룹전체건수['날짜'], y = 그룹전체건수['금액지표'])
        plt.title('전체')
        group += 2
        group1 += 2
        plt.tight_layout()
plt.show()
In [ ]: